產業結構與就業結構協調性評價與發展預測*
——基于SVR模型的省級數據分析

刁興雯

(長沙理工大學 經濟管理學院，湖南 長沙 410004)

2019年政府工作報告首次將就業優先政策置于宏觀政策層面，認為中國實現經濟高質量發展的首要前提就是保就業。指出當前和今后一個時期，我國就業總量壓力不減。由于農村勞動力人力資本相對匱乏，加之大數據、人工智能等革命性技術快速推進產業結構變動，就業受到了新的重大沖擊，加重了我國結構性失業程度。如何理清就業和產業兩者之間存在的結構錯配的現狀，分析妨礙結構匹配的相關原因，實現我國“穩就業”的短期調控目的與結構匹配的長期戰略之間相互兼顧，是需要研究的重要問題。

一、文獻綜述

學術界對于產業結構與就業結構的研究一直以來比較關注。以威廉配第、錢納里、庫茲涅茨等人為代表的研究證明了產業結構的優化升級與就業結構的轉變存在內在關聯[1-3]。

我國不少學者在關注產業結構與就業結構的互動關聯問題時，從不同的角度進行探討，基本得到相似的結論，即產業結構與就業結構具有顯著的相關性。一方面學者關注于產業結構演變對就業結構產生的影響，而產業結構的演變主要體現在產業結構優化升級上，因此學者們常以長短期視角進行分類，探討產業結構優化升級對就業結構的影響作用。第一，產業結構決定就業結構。戴志敏(2015)等分別以各地區為研究對象，通過構建評價指標對產業結構與就業結構的耦合性發展程度進行分析，并表明只有優化產業的內部結構，才能提高產業內部對就業人口的吸納能力[4]。第二，短期內產業結構升級會產生產業結構性失業。劉毅(2015)進一步指出短期產業出現結構性失業的原因，認為新興技術手段的興起，造成了勞動力失業率短期突增現象的產生[5]。而薛繼亮(2014)卻從資本深化和技術進步兩個方面表明在沒有發生重大產業革命之前，短期內技術進步對就業的抑制作用并不明顯，就業結構將依然向第三產業進行轉變[6]。第三，長期時間內，產業結構升級將具有吸納勞動力的效應。袁文斌(2012)指出產業結構升級長期將促進經濟增長朝向有利的方向發展，直接影響經濟發展質量和就業水平的提高[7]。另一方面部分學者在探討就業結構變動對產業結構的影響時，多采用人力資本的視角進行分析，主要集中于就業結構在數量比例上的調整、勞動力素質結構的變動可以阻礙或推動產業結構變化等方面。

綜合以上學者的研究成果，鑒于中國整體和不同地區上普遍存在就業結構滯后于產業結構的現狀，國內學者還進一步研究了產業結構與就業結構偏差的原因[8-9]。從定性角度出發，分析影響產業結構與就業結構協調性的主要關鍵因素；從定量角度分析，不同的學者采用不同的分析手段達到不同的分析目的，并從不同角度對產業結構與就業結構的發展進行描述分析。例如Moore值、相關系數法等?，F有文獻從產業與就業結構的聯動演變以及影響產業結構與就業結構協調性的原因進行了比較廣泛的研究[10-11]。

然而，由于當前研究存在理論分歧和實證不一致，還需要從就業結構角度進一步分析產業結構與就業結構之間的內在邏輯進行完善。為了進一步完善當前研究，本文研究思路如下，在把握中國產業與就業結構的問題基礎上，通過機器學習算法尋找影響產業結構與就業結構協調性的主要因素，探討優化產業結構與就業結構協調性發展渠道，并預測未來湖南省產業結構與就業結構協調度發展情況。

二、中國產業結構與就業結構發展典型事實

改革開放以來，中國經濟發展取得矚目成果，據《中國統計年鑒》數據可知，中國國內生產總值由2008年3678.7億上升至2019年的990865.1億。在此期間中國第三產業生產總值占總產值比重一直處于波動上升趨勢，第二產業生產總值占比較為平穩且比值較大，而第一產業生產總值比重從1978年27.7%降低至2019年7.1%。由此可以看出中國產業結構演變由第二產業為主導逐漸向第三產業進行轉移，產業結構發展水平得到優化。中國就業結構的演變趨勢不同于產業結構變化情況，當前中國第三產業就業人數于2011年首次超過第一產業就業人口，勞動力就業導向逐漸由以第一產業為主，向二、三產業轉移，成為吸納勞動力就業的主導力量。由以上分析可知，中國產業結構與就業結構演變存在聯動關系，產業結構升級促進就業結構發展，反之各產業就業人數增長也在需求要素上促進產業結構的升級與優化。不過二者變動程度上仍有所不同，且二者之間的變動是否具有協調性還有待進一步分析，因此本文選取結構偏離度指標分析各產業結構與就業結構的發展協調性。

表1 中國2000年—2019年產業結構偏離度

由上表數據可知，中國第一產業結構偏離度均為負值且絕對值大體呈穩定趨勢，說明第一產業勞動生產率相對較低，存在勞動力轉移到二、三產業部門的現象且產業結構協調程度并沒有改善的趨勢。中國第二、三產業結構偏離度均為正值，且數值總體也呈遞減式發展，表明2000年以后第二、三產業增加值份額大于就業份額，勞動生產率相對較高且產業結構逐步趨于協調并向較好水平發展，對外部勞動力具有“吸納”作用，并且三次產業就業結構演變相對于產業結構演變存在不同程度的滯后性。

由湖南省2000年至2019年產業結構偏離度(表2)可知，全國三次產業結構偏離度的狀況均優于湖南省各產業的結構偏離度，即湖南省產業結構與就業結構協調性落后于全國發展水平，由此可見湖南作為農業大省產業結構與就業結構的演變壓力較大。其次，湖南省各產業的就業結構相對于產業結構存在不同程度的滯后性。其中湖南省第一產業的產業結構協調程度明顯變差，第二產業的產業結構偏離度近年來有向好轉的趨勢發展，而第三產業產業結構偏離度在2000年到2019年內呈“U型”變化，2008年以后第三產業協調性的發展有變差的趨勢。如若不采取相關措施，未來湖南省產業結構將呈現“三二一”的結構趨勢，而就業結構將呈現“三一二”的發展格局，湖南省總產業結構與就業結構不協調性問題未來很有可能逐漸加劇。

表2 湖南省2000年—2019年產業結構偏離度

三、變量說明及方法選取

(一)Lasso方法提取關鍵變量

研究數據均來自2000年至2018年的《湖南省統計年鑒》《中國統計年鑒》，一共選取8個研究方面，共23個變量。其中因變量為總產業結構偏離度，其他均為自變量，具體變量的選取情況如下所示。

1.產業結構偏離度(Y)：采用程莉(2014)文中的結構偏離度指標衡量地區產業結構與就業結構的協調性問題，結果表明如果其數值越大，則該地區的產業結構發展與就業結構演變就越難以協調，該地區產業的勞動生產率就越低[12]。

2.地區經濟發展水平(X1)：針對文獻中衡量地區產業結構高級化和產業結構軟化的標準，一共選取十個指標來說明地區經濟發展水平。選擇GDP(X11)、第一、二、三產業增加值(X12、X13、X14)、第一產業就業總人口(X15、X16、X17)、年末從業人數(X18)、軟產業總產值(X19)作為指標，反映地區經濟發展中，產業結構與就業結構的協調性發展情形。除此之外，本文還選取湖南省人均可支配收入(X110)作為主要影響因素。針對產業結構高級化這一指標，采用Moore值來衡量，對于產業結構軟化的度量，本文采用王輝(2014)所采用的指標[13]。

3.城鎮化水平(X2)：以城鎮居民家庭人均可支配收入(元)(X21)、農村居民純收入(元)、戶籍年末總人口(萬人)(X22)來表示。

4.市場化程度(X3)：采用非國有固定資產投資總額(X31)、固定資產投資總額(X32)。市場是資源配置主要手段，國有與非國有資產投資總額，有利于企業設備更新和產業優化升級。

5.對外開放水平(X4)：一共選取三個指標衡量，外貿進口額(X41)、外貿出口額(X42),外商直接投資(X43)。外商直接投資額的流入，有利于提高城鎮居民人均可支配收入水平；外貿進出口額的增加，將促進地區生產總值增長，有利于地區經濟發展的提高。

6.勞動力人口素質(X5)：一共選取三個指標來衡量，分別為普通高校在校人數(X51)、高校教師數量(X52)、教育經費(X53)。由傳統經濟學理論可知，在人口勞動力資源轉移的過程中，勞動力人口素質也必然要得到提升，如此才能滿足勞動力在各產業轉移的同時，也能適應各產業上的工作。

7.政府干預程度(X6)：鑒于數據的可獲得性，本文采用地區科技補貼金額(X61)作為評價政府對地區產業結構優化升級的干預程度。政府通過給予科技補貼金額，改善生產技術，提高生產效率，促進勞動力就業資源在各產業間的轉移與流動。

8.技術進步(X7)：R&D經費內部支出(X71)、技術市場成交額(X72)、各類專業技術人員數(X73)。技術進步程度越高，產業結構升級速度越快，拉大產業結構與就業結構發展差距，致使產業結構與就業結構的不協調性逐漸惡化。

9.人口流動程度(X8)：選取地區失業人口(X81)作為參考指標。在Todaro的人口流動模型理論中，地區失業人口是影響人口流動程度的關鍵影響因素之一。地區失業人口越多，將加大地區的就業競爭，促使人口流動程度加劇。

1996年Tibshirani提出Lasso方法，用于將參數估計與變量同時進行正則化，對高維數據進行降維，提取最優關鍵特征。因此本文應用Lasso方法對23個影響因素進行篩選，從中提取關鍵特征進行后續分析。用python編制相應程序，令λ=0.6，迭代10000次后，共得到12個特征變量。經檢驗R方為0.98，表明該模型的可解釋性程度較高。

表3 各關鍵特征的相關系數

綜上所述，通過Lasso方法篩選出影響地區產業結構偏離度的關鍵變量共12個，有效降低了各個變量之間的共線性。第一，除了R&D經費內部支出(X71)與湖南省產業結構偏離度Y呈現正相關關系，其余關鍵特征均呈現負向影響關系。也就是說R&D經費內部支出越多，湖南省產業結構與就業結構的協調性越差。第二，我們還可以看出第三產業就業人口對產業結構偏離度的負影響性最大，且其負影響性高于湖南省GDP產生的正向效應。

(二)應用灰色預測模型與SVR算法進行預測

構建GM(1,1)模型，計算12個關鍵變量在2004年至2024年的預測值。本文采用后驗差比值作為灰色預測模型檢驗標準，且經檢驗各個變量在2004年至2025年的預測值均達到要求。最后運用SVR模型得出2004年至2024年湖南省產業機構偏離度的預測值。為避免因數據量綱的差異而對結果產生影響，在應用SVR模型時數據統一做了標準化處理。

將Lasso方法、灰色預測方法得出的數據構建SVR模型，經檢驗擬合優度R方為0.96，擬合優度較好。另外，我們將湖南省產業結構偏離度的預測值與實際值進行更為直觀的對比，畫出折線圖，如圖1所示。

圖1 2004—2024年湖南省產業結構偏離度實際值與預測值

四、結論與建議

由上述分析可知，第一，鑒于湖南省就業結構滯后于產業結構的發展現狀，短期內湖南省產業結構偏離度將會變大，產業結構和就業結構的不協調性將會加劇。第二，針對Lasso方法所得關鍵影響因素，我們會發現影響湖南省產業結構與就業結構協調性的因素主要來源于四大方面：地區經濟發展水平、地區勞動力人口素質、政府干預程度、技術發展水平。因此為使該地區就業結構得到有力轉變，應加大勞動力素質教育，提高技術發展水平，降低政府干預程度，爭取早日提高第一產業生產效率，促進第一產業就業人口有效地向其他產業轉移;大力建設第三產業就業機制，加大第三產業發展對地區經濟的拉動作用。